[14章完结版]RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用

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[14章完结版]RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用
 

一、7 种 RAG 模式
Naive RAG 是最基础的架构，包含简单的文档检索、处理和生成响应的流程

Retrieve-and-rerank 在基础 RAG 上增加了重排序步骤，可以优化检索结果的相关性

Multimodal RAG 能够处理图像等多种类型的数据，不仅限于文本

Graph RAG 利用图数据库增强知识连接，可以更好地理解文档间的关系

Hybrid RAG 结合了多种技术的优势，包含图结构和传统检索方法

Agentic RAG Router 使用 AI Agent 来路由和处理查询，可以选择最适合的处理路径

Agentic RAG Multi-Agent 使用多个专门的 AI Agent 协同工作，可以调用不同的工具（如向量搜索、网页搜索、Slack、Gmail 等）

二、认识 RAG
RAG 的核心思想是将信息检索与生成模型相结合。在传统的 LLM 应用中,模型仅依赖训练时学到的知识来回答问题,这导致了知识更新困难、回答可能过时或不准确等问题。而 RAG 系统通过在生成回答前主动检索相关信息,将实时、准确的知识作为上下文提供给模型,从而显著提升了回答的质量和可靠性。

RAG 技术最显著的优势在于其知识的时效性和可追溯性。通过持续更新知识库,系统可以始终掌握最新信息,而无需重新训练模型。同时,每个回答都能追溯到具体的信息来源,这极大地提升了系统的可信度和实用性。此外,RAG 还大幅降低了传统 LLM 容易产生"幻觉"的问题,因为所有的回答都建立在检索到的真实信息基础之上。